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Bronze et terre cuite : le regard du peintre

2023· book-chapter· fr· W4391666226 on OpenAlexaff
Annie Verbanck-Piérard

Bibliographic record

VenuePresses universitaires du Septentrion eBooks · 2023
Typebook-chapter
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicAncient Mediterranean Archaeology and History
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Avant de suivre le peintre à l’intérieur des ateliers pour tenter avec lui d’en déceler les pratiques, il s’est avéré dès le départ nécessaire d’élargir l’approche et de constituer un bagage visuel propice à notre analyse. La première partie de l’enquête (concernant principalement la céramique attique) cherchera donc à évaluer quel regard les peintres ont porté sur les objets et les matériaux étudiés au cours de ce colloque : bronze et terre cuite. Si la représentation d’œuvres en bronze est de toute évidence dominante, le repérage d’objets en terre cuite (autres que les vases tournés) s’avère plus problématique, de même que l’identification de matières premières malléables, comme la terre crue ou la cire. Une telle disparité soulève déjà plusieurs interrogations. Ainsi, les variantes dans les contextes de figuration et/ou d’utilisation pourraient renvoyer à la différence de statut – dans l’image – de ces objets, de leur composition et de leur fonction.En un second temps, nous reviendrons vers les actes techniques observables dans les scènes d’ateliers à notre disposition, afin de déterminer si la phase initiale du processus créateur des arts du feu impliquant le modelage et le moulage, donc les gestes du plattein, a effectivement retenu le regard des peintres, que l’on sait en contact étroit avec les potiers, coroplathes et bronziers. Selon le résultat obtenu, il sera intéressant de relever et, si possible, d’interpréter les différentes stratégies de figuration appliquées aux réalités artisanales, à leur identité et à leur valorisation.Ces observations amènent également à repenser le statut diversifié des artisans, auxquels ne peut pas s’appliquer le terme de banausoi dans l’Athènes des vie et ve siècles.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.873
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.191
Teacher spread0.166 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2023
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